轨道交通换乘站客流预测方法研究的任务书.docx

轨道交通换乘站客流预测方法研究的任务书
任务名称：轨道交通换乘站客流预测方法研究
任务背景：
随着城市化进程的加快和人口数量的快速增长，城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，已经成为现代城市快速、高效、安全的交通方式之一。随着轨道交通线网的日益完善，越来越多的乘客选择地铁、轻轨等轨道交通出行。在轨道交通建设的过程中，换乘站的重要性也日益凸显。换乘站是乘客交通换乘的重要场所，主要承担了不同线路之间的乘客转移功能，同时还是周边地区的交通枢纽，具有重要的交通和城市功能。
为了更好地服务广大市民，开发更合理的轨道交通服务方案，需要对换乘站的客流进行预测。客流预测是指根据历史数据及相关因素预测未来一段时间内的客流量，从而提前制定合理、科学的交通对策，满足乘客需求。因此，设计一种有效的轨道交通换乘站客流预测方法是当前一个非常重要的课题。
任务目标：
本课题的目标是设计一种有效的轨道交通换乘站客流预测方法。具体包括以下几个方面：
1.收集相关的历史客流数据、线路信息、天气等相关数据，构建数据集。
2.研究客流预测的常用方法，包括基于时间序列模型、回归模型、神经网络等方法。
3.结合换乘站的特点，设计符合实际的客流预测模型，并进行实验验证。
4.对比各种方法的预测精度、效率等指标，给出客流预测方法的优化策略。
任务步骤：
1.收集数据：收集轨道交通系统的历史客流数据、线路信息、天气等相关数据，构建数据集。
2.研究方法：研究客流预测的基本方法，包括时间序列模型、回归模型、神经网络等方法，并分析各自的优缺点。
3.设计模型：结合换乘站的特点，设计有效的客流预测模型，并进行实验验证。
4.评估模型：对比各种方法的预测精度、效率等指标，给出客流预测方法的优化策略。
5.撰写论文：根据实验结果，撰写论文，整理数据、图表等资料。
任务成果：
1.收集到的历史客流数据、线路信息、天气等相关数据。
2.客流预测方法的研究报告。
3.轨道交通换乘站客流预测模型的设计报告。
4.预测结果的实验验证报告。
5.最终的毕业论文及相关文献资料。
预期完成时间：
该任务需要在7个月内完成，具体时间为2021年8月1日至2022年2月28日。
任务涉及领域：
交通运输、数据分析、机器学习。
主管部门：
学院、指导教师。
参与人员：
本人。